Розробка вебплатформи для управління бізнес-додатками з використанням Next.js та штучного інтелекту

Abstract

UA : Робота викладена на 78 сторінці друкованого тексту, містить 33 рисунки, 1 таблиця, 31 джерело. Об’єкт дослідження – процес проєктування та реалізації універсальних вебплатформ для створення та управління бізнес-додатками. Мета роботи: створити масштабовану модульну вебплатформу для бізнес-додатків із використанням Next.js та інструментів штучного інтелекту, а також розробити на її основі прикладний бізнес-додаток – планувальник контенту для соціальних мереж. Методи дослідження – аналіз сучасних вебтехнологій і платформ планування, моделювання архітектури, проєктування структури даних, реалізація фронтенд і бекенд компонент, інтеграція функцій AI, тестування продуктивності та оцінка якості системи. У кваліфікаційній роботі проведено аналіз існуючих рішень для бізнес автоматизації та платформ управління контентом, визначено вимоги до універсальної платформи, сформовано архітектуру модульної системи з підтримкою багатофункціонального ядра. Реалізовано вебплатформу з авторизацією, керуванням користувачами, конфігурацією бізнес-додатків, структурою бази даних та інтегрованими можливостями штучного інтелекту. На основі цієї платформи створено бізнес-додаток – планувальник контенту, що включає генерацію контенту за допомогою ШІ, систему рівнів і винагород та інструменти для управління публікаціями.

EN : The work is presented on 78 pages of printed text, 33 figures, 1 table, 31 references. The object of the study is the process of designing and implementing universal web platforms for creating and managing business applications. The aim of the study is to develop a scalable modular web platform for business applications using Next.js and artificial intelligence tools, as well as to build a practical business application based on this platform – a content planner for social networks. The research method includes analysis of modern web technologies and planning platforms, system architecture modeling, data structure design, implementation of frontend and backend components, AI functionality integration, performance testing, and system quality evaluation. This work examines existing solutions for business automation and content management, identifies the requirements for a universal SaaS platform, and develops the architecture of a modular system with a multifunctional core. A fully functional web platform has been implemented, featuring authentication, user management, application configuration, database structure, and integrated AI capabilities. Based on this platform, a business application – a content planner – has been developed. It includes AI-assisted content generation, a system of levels and rewards, and tools for managing publication schedules.